AI教父離職，LeCun批硅谷：大模型是幻覺，AGI不存在

哈嘍，大家好，小今這篇主要來聊聊圖靈獎得主LeCun離職前怒撕硅谷，押注“世界模型”叫板大模型泡沫，AI賽道正迎關鍵轉向。

還有三周，圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）就要正式告別任職12年的Meta。這位65歲的AI大佬沒有選擇低調離場，反而在訪談中火力全開：硅谷癡迷的大模型路線就是死路一條，所謂的通用人工智能（AGI）純屬空談，整個行業正陷入集體幻覺。

大模型的幻覺：鸚鵡學舌與真實理解的鴻溝

更讓楊立昆感到痛心疾首的，是硅谷科技巨頭們在AI發展路徑上的“集體失明”。他尖銳地批評了這種“羊群效應”：OpenAI、谷歌、Meta等頭部公司，像商量好了一樣，都把寶押在了大模型這條路上。大家都在拼命堆砌參數、增加數據、投入巨大人力進行訓練，仿佛這是一場軍備競賽，生怕自己落后于競爭對手。

他甚至透露，即使在這些巨頭公司內部，也有不少人清楚大模型這條路并非萬能，甚至可能走向死胡同，但礙于各種壓力，沒有人敢站出來公開反對。這種對“主流”的盲從，使得整個行業錯失了探索更多元、更具突破性技術路線的機會。

“世界模型”的破局：像人一樣理解世界

面對大模型的局限和硅谷的“羊群效應”，楊立昆并非只是批評，他早已將自己的學術聲譽和未來押注在另一條截然不同的賽道上，就是“世界模型”。他創辦的新公司AMI（Advanced Machine Intelligence），正是致力于用一種名為JEPA（聯合嵌入預測架構）的技術，來重新定義AI的發展路徑。

“世界模型”的核心理念，是要讓AI學會像人類一樣，抽象地理解世界，并在表征層面預測行動后果。這就像我們人類，通過經驗和對世界的理解，來規劃自己的行為。舉個例子，當我們拿起一個杯子，我們知道如果松手它會掉落，這是我們對物理世界因果關系的理解。而大模型缺乏這種深層次的“世界觀”。

他即將推出的LeJEPA技術，就是他對抗大模型潮流的“利器”。這項技術是基于JEPA架構的升級版，它能讓AI在更抽象的表征空間中進行學習，自動篩選掉無用的細節，聚焦于事物的核心規律。

這樣做的好處是顯而易見的：它能大幅提升數據利用效率，避免大模型那種海量數據堆砌的低效，同時也能解決早期模型容易出現的“坍塌”問題。

他的團隊已經用V-JEPA 2模型在相當于一個世紀時長的視頻數據上進行了訓練，這不僅證明了視覺數據對構建“世界模型”的重要性，也預示著AI理解真實世界的潛力。

AGI的迷思：從“狗”到“人”的AI進化論

對于當下炙手可熱的AGI（通用人工智能）概念，楊立昆則直接潑了一盆冷水。他認為，這個概念本身就是“毫無意義”的。他指出，人類智能是高度專業化的，不存在一種包羅萬象的“通用”能力。我們每個人在不同領域都有自己的特長，而并非在所有方面都“通用”。

他給出了一個非常務實的預測：未來五到十年，AI能夠達到接近“狗”的智能水平，這已經是極其樂觀的估計了。而要真正達到人類的智能水平，可能需要二十年以上，并且必須徹底突破當前的技術框架。

但他提出了一個有趣的觀點：AI從“狗”的智能升級到“人”的智能，也許沒有想象中那么困難。

他猜測，如果能有效整合語言能力，大模型或許可以充當AI的“語言中樞”，負責溝通和表達，而“世界模型”則對應著人類大腦中負責規劃、決策的“前額葉皮層”。二者結合，或許能構成未來AI智能的完整體系。

另辟蹊徑：開源精神與未來AI人才培養

離開Meta后，楊立昆并沒有選擇退休，而是將在巴黎設立AMI總部，繼續秉持開源研究的傳統。他吐槽現在科技巨頭越來越封閉的研究環境，認為這背離了科學探索的本質。

他的新公司不僅要做前沿研究，更計劃將基于“世界模型”的技術轉化為實際產品，目標是成為未來智能系統的核心供應商。

最后，這位AI泰斗還給年輕人提供了一個顛覆性的建議：別死磕計算機科學。他鼓勵大家優先學習數學、物理、工程學這些“保質期長”的基礎學科。

在他看來，物理學能夠教會你如何建立預測模型，工程學則提供控制理論和優化工具，這些才是構建AI的核心底層能力。技術潮流瞬息萬變，而理解世界運作的底層邏輯，才是永遠不會過時的核心競爭力。

他這次離職前的“最后警告”，不僅是他對硅谷AI路線的一次公開宣戰，更是他對整個AI行業的一次深刻反思和清醒呼吁：真正的AI突破，從來不是在同一條路上“內卷”出來的，而是需要我們敢于走出舒適區，重新審視智能的本質，探索那些被主流忽略的、更具潛力的路徑。